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如果說大模型是人工智能的“大腦”，那么端側小模型就是人工智能的“潛意識”。大模型以其強大的語言生成、知識理解和推理能力，在深入思考場景中發揮著重要作用。但它們的思考過程相對較慢，而且需要連接網絡，部署時需要大量的計算資源。相比之下，小模型更加注重快速判斷和響應。它們參數規模較小，結構相對簡單，功能單一，但部署時對計算資源的要求較低，使用時也無需網絡連接。這種特性使得小模型能夠在需要立即執行指令的場景中發揮出優勢。

端側小模型不僅具有快速響應的優勢，還具備強大的學習能力。可以將端側小模型看作是一個失憶但學習能力很強的人類。通過不斷“投喂”數據，我們可以訓練模型進行各種專項能力的學習，如掃地、炒菜、洗衣服等。這種訓練方式不僅高效，而且成本極低。因為模型擁有的這些能力是可以低成本復制的。這意味著，一旦我們訓練出一個優秀的端側小模型，就可以將其復制到無數個設備中，實現智能的普及。

隨著AI邊緣計算設備和端側小模型的廣泛應用，不僅邊緣計算設備會進入千家萬戶，未來還可能會出現“端側應用商店”，就像手機應用商店一樣，我們可以在這個平臺上購買或免費獲取各種端側模型，以適配不同的應用場景。邊緣計算時代已經到來，AI邊緣計算設備與端側小模型正在開啟未來智能時代的新篇章，科幻電影中的場景必將成為現實。